# 支付宝面试题

参考答案

• Minor GC触发条件：当Eden区满时，触发Minor GC。

• 老年 GC触发条件

  • 调用System.gc时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行。
  • 老年代空间不足。
  • 方法区(1.8之后改为元空间)空间不足。
  • 创建大对象，比如数组，通过Minor GC后，进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存。
  • 由Eden区、From Space区向To Space区复制时，对象大小大于To Space可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小。

• 为避免以上两种状况引起的Full GC，调优时应尽量做到让对象在Minor GC阶段被回收、让对象在新生代多存活一段时间及不要创建过大的对象及数组。

参考答案

CMS垃圾回收器工作原理

CMS 处理过程有七个步骤：

1. 初始标记(CMS-initial-mark) ,会导致swt；
2. 并发标记(CMS-concurrent-mark)，与用户线程同时运行；
3. 预清理（CMS-concurrent-preclean），与用户线程同时运行；
4. 可被终止的预清理（CMS-concurrent-abortable-preclean） 与用户线程同时运行；
5. 重新标记(CMS-remark) ，会导致swt；
6. 并发清除(CMS-concurrent-sweep)，与用户线程同时运行；
7. 并发重置状态等待下次CMS的触发(CMS-concurrent-reset)，与用户线程同时运行；

CMS收集器和G1收集器的区别

• 使用范围不一样

  • CMS收集器是老年代的收集器，可以配合新生代的Serial和ParNew收集器一起使用
  • G1收集器收集范围是老年代和新生代。不需要结合其他收集器使用

• STW的时间

  • CMS收集器以最小的停顿时间为目标的收集器。
  • G1收集器可预测垃圾回收的停顿时间（建立可预测的停顿时间模型）  - 垃圾碎片
  • CMS收集器是使用“标记-清除”算法进行的垃圾回收，容易产生内存碎片
  • G1收集器使用的是“标记-整理”算法，进行了空间整合，降低了内存空间碎片。

• 垃圾回收的过程不一样

参考答案

并发标记、并发清除、并发重置除外是串行

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Java线程池原理

所谓线程池本质是一个hashSet。多余的任务会放在阻塞队列中。 只有当阻塞队列满了后，才会触发非核心线程的创建。所以非核心线程只是临时过来打杂的。直到空闲了，然后自己关闭了。 线程池提供了两个钩子(beforeExecute，afterExecute)给我们，我们继承线程池，在执行任务前后做一些事情。 线程池原理关键技术：锁(lock,cas)、阻塞队列、hashSet(资源池)。

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JVM性能调优方法和步骤

• 监控GC的状态 : 使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化。
• 生成堆的dump文件 : 通过JMX的MBean生成当前的堆（Heap）信息，大小为一个3G（整个堆的大小）的hprof文件，如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。
• 分析dump文件 : 几种工具打开该文件： Visual VM、IBM HeapAnalyzer、JDK 自带的Hprof工具、Mat(Eclipse专门的静态内存分析工具)推荐使用。
• 分析结果，判断是否需要优化 : 如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化，如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化。
• 调整GC类型和内存分配 : 如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择。
• 不断分析和调整 : 通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数，如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器。

如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：

• Minor GC执行时间不到50ms；
• Minor GC执行不频繁，约10秒一次；
• Full GC执行时间不到1s；
• Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；

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• synchronized：

• 在资源竞争不是很激烈的情况下，偶尔会有同步的情形下，synchronized是很合适的。原因在于，编译程序通常会尽可能的进行优化synchronize，另外可读性非常好。

• ReentrantLock:

• 在资源竞争不激烈的情形下，性能稍微比synchronized差点点。但是当同步非常激烈的时候，synchronized的性能一下子能下降好几十倍，而ReentrantLock确还能维持常态。

高并发量情况下使用ReentrantLock。

• Atomic:
• 和上面的类似，不激烈情况下，性能比synchronized略逊，而激烈的时候，也能维持常态。激烈的时候，Atomic的性能会优于ReentrantLock一倍左右。但是其有一个缺点，就是只能同步一个值，一段代码中只能出现一个Atomic的变量，多于一个同步无效。因为他不能在多个Atomic之间同步。

所以，我们写同步的时候，优先考虑synchronized，如果有特殊需要，再进一步优化。ReentrantLock和Atomic如果用的不好，不仅不能提高性能，还可能带来灾难。

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数组+链表+ 红黑树

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红黑树也是二叉查找树，我们知道，二叉查找树这一数据结构并不难，而红黑树之所以难是难在它是自平衡的二叉查找树，在进行插入和删除等可能会破坏树的平衡的操作时，需要重新自处理达到平衡状态。

红黑树中除删除之外所有操作平均运行时间都为O(log(n))。

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MVCC是实现的是快照读，next-key locking 是对当前读 都可以避免幻读

• 在快照读读情况下，mysql通过mvcc来避免幻读。
• 在当前读读情况下，mysql通过next-key来避免幻读。
• select * from t where a=1;属于快照读
• select * from t where a=1 lock in share mode;属于当前读

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范式

是一个数据库规范的一个手段，定义； 为了避免冗余数据的存放，确保存放数据的一致性， 实质上就是进行简单写，复杂读； 是层级化的，依次递增，满足后面的范式一定会满足前面的范式

• 第一范式：要求数据库的每一列只能存放单一值，即某个字段的值不能有多个在值一列上
• 第二范式：要求数据库表的所有数据都要和该数据表的主键有完全相依的关系
• 第三范式：要求非键关系属性之间应该是没有关系的

优点：使编程相对简单，数据量更小，更适合放入内存，更新更快， 缺点：查询更复杂

反范式

试图增加冗余数据或分组数据来优化数据库读取性能的过程，减少了表之间的连接 但如果冗余数据量过大的时候，可能会碰到I/O瓶颈，导致性能变得更差，所以需要 衡量各个表的更新量和查询量，在数据统计分析，数据仓库等领域使用的比较。

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覆盖索引

如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为覆盖索引。即只需扫描索引而无须回表。

参考答案

mysql如何获取慢SQL

• 查看慢SQL日志是否启用

mysql> show variables like 'log_slow_queries'; 

• 查看执行慢于多少秒的SQL会记录到日志文件中

mysql> show variables like 'long_query_time';

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参考答案

innodb实现了标准的行级锁，包括两种锁模式：S(共享锁)、X(排他锁)

• 共享锁加锁方式：事务拿到某一行记录的共享S锁，才可以读取这一行；即锁读。

  • select lock in share mode

• 排他锁加锁方式：事务拿到某一行记录的排它X锁，才可以修改或者删除这一行；

  • select for update/ update/ delete

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InnoDB中使用了行锁和表锁，当未命中索引时，会自动退化为表锁。

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原子性、一致性、隔离性、持久性

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数据库崩溃时事务的恢复机制

• Redo Log

  • Redo Log记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将Redo Log持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是Redo Log已经持久化。系统可以根据Redo Log的内容，将所有数据恢复到最新的状态。

• Undo Log

  • Undo Log是为了实现事务的原子性，在MySQL数据库InnoDB存储引擎中，还用了Undo Log来实现多版本并发控制(简称：MVCC)。

  • 更新数据前记录Undo log。

  • Undo log必须先于数据持久化到磁盘。如果在G,H之间系统崩溃，undo log是完整的， 可以用来回滚事务。

  • **缺陷：**每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘，这样会导致大量的磁盘IO，因此性能很低。 如果能够将数据缓存一段时间，就能减少IO提高性能。但是这样就会丧失事务的持久性。因此引入了另外一种机制来实现持久化，即Redo Log。

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